최근 인터넷과 정보통신기술의 발달로 정보검색시스템과 DB의 구축 및 정보서비스가 급격하게 증가하고 있다. 인터넷의 등장과 함께 DB 검색은 도서관이나 정보센터는 물론 일반 국민들에게도 생활화되어 가고 있다. 따라서 늘어나는 DB 중 검색목적이나 필요에 적합한 DB를 선정하여 효율적으로 이용하는 일이 점점 더 중요해지고 있다. 이와 같이 적합한 DB를 선정하여 효율적으로 이용하는 일에는 정보검색시스템이나 DB에 대한 올바른 평가가 전제되어야만 가능한 일이다. (중략)
이제 국내에서도 특허 DB의 대부분이 온라인으로 되어 그 검색이 용이해졌다. 현재 특허 DB를 제공하고 있는 곳은 7군데 가량 되며 각 기관이 보유하고 있는 특허 자료의 수록 기간과 수록 항목, 또한 검색 가능한 항목이 차이가 있으면 또한 검색 비용에서도 많은 차이를 보이고 있다. 국내 특허 정보의 검색시 번호조회와 같이 특허정보를 출원번호나 분류등의 서지사항으로 검색이 가능한 것과 권리나 기술에 관한 주제 검색의 경우와 같이 보다 복잡한 검색을 필요로 하고 전문적인 특허에 대한 지식을 필요로 하는 경우가 있다. 또한 특정 기술에 대한 최신 동향 조사는 온라인을 통하여 방대한 자료를 입수하는 것보다 관련 특허 CD-ROM을 통하여 조사하는 것이 효과적일 것이다. 따라서 본고에서는 현재 국내에서 국내 특허 DB를 검색할 수 있는 DB를 선택하여 각각의 특징 및 장단점을 비교 분석함으로써 실제 검색할 때 어떤 목적으로 어떤 결과를 원하느냐에 따라 적절한 DB의 선택에 도움을 주고자 한다.
코호트 DB(DataBase)를 이용하여 질병 발생 예측 및 확산을 추적하는 많은 연구가 진행되고 있다. 코호트 DB는 대용량의 질병 및 건강정보가 단순한 개별적인 DB 테이블의 집합으로 구성되어있어 연관관계 검색을 위해서는 코호트 DB를 연구 목적에 맞게 재구성하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 코호트 DB를 온톨로지 기반으로 구축하기 위해 XML descriptor, editor를 이용하였다. 또한, 원활한 연관관계 검색결과 확인을 위해 온톨로지 기반의 코호트 DB 검색 시스템과 UI를 개발하였다. XML editor에서는 코호트 DB를 온톨로지로 구성하기 위해 7단계로 구성된 Ontology development 101 방법론과 OWL(Ontology Web Language) API를 이용하였다. 이와 같은 온톨로지 기반 코호트 DB 검색 시스템은 질병 및 건강정보의 연관성을 측정하고 의미적인 연관관계를 검색 시 효과적으로 활용 가능하다.
정보량이 많은 사진과 같은 화상 정보는 대용량을 갖고 있는 광 디스크에 축적시켜 DB를 구축하고 이는 컴퓨터를 이용해 고속 검색할 수 있다. 사진 DB 구축은 사진의 양, 구 축 목적, 이용 대상, 활용 방법 등에 따라 방법을 달리할 수 있으며 이의 검색 요소에는 촬 영 행위, 촬영 조건, 표제, 주제의 4가지 요소가 있고 그 중 가장 중요시되는 주제 요소에는 감각 정보, 주제 분류, 키워드가 있다.
본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.
내비게이션 시스템에서 목적지를 찾기 위하여 목적지의 이름, 분류, 주소, 전화번호 등의 정보를 이용하게 되는데 대부분의 사용자들은 이들 중에서 목적지의 이름을 사용한다. 그런데 사용자들은 공급사에서 제공하는 POI DB에 등재된 이름을 정확히 알지 못할 뿐만 아니라 편의상 축약된 명칭이나 일반적으로 불리어지는 명칭 등으로 POI 검색을 시도하므로 검색이 실패하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 내비게이션 시스템에서 이름으로 검색 할 때 검색 성공률을 제고할 수 있는 이형태 DB 구축 시스템을 제안한다. 이 시스템은 원 DB의 POI 명과 연결되는 이형태를 생성하여 DB화한다. 우리는 이형태의 생성을 위하여 약 650,000 개의 개체를 가지고 있는 원 DB의 POI 명으로부터 모은 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 7 가지로 분류하였다 분류한 유형을 토대로 일정한 패턴이 존재하여 자동화가 가능한 유형들에 대하여 577개의 규칙을 만들어 자동으로 이형태를 구축하였다. 규칙으로 만들기가 어렵거나 빈도수가 적은 개체들에 대해서는 수동으로 이형태를 구축하였다. 생성된 비율은 전체 POI DB의 35.8%에 해당하며 구축한 이형태 DB를 사용한 검색 성공률은 89%이었다.
◆ 산업기술정보의 근간이 되는 4개 DB서비스 ◆ 전지역 정보를 통합한 포탈시스템과 지역특화시스템으로 구성 ◆ DB 정보검색(8개) 및 DB 통합검색 ◆ 분야별로 정의된 업체, 지자체의 기업지원뉴스 제공 ◆ Fax, E-mail에 기반한 상품정보 거래알선체제 ◆ 자기정보 등록체제(DB등록과 갱신) ◆ 지자체 파일 공유를 위한 표준화 ◆ DB 및 시스템 이용등에 관한 전문분석 통계체제 ◆ 국내 제조업체, 전문인력, 시험연구장비, 등의 디렉토리 관리 및 로봇검색 체제 (중략)
본 연구는 농업기계에 관한 정보를 종합적으로 체계화하여 데이터베이스로 구축하고 정보 수요자가 인터넷을 통해 구축된 데이터베이스를 쉽게 검색할 수 있는 프로그램을 개발하기 위 해 수행되었다. 가. 농업기계 정보 DB는 농업기계와 관련된 텍스트, 이미지, 수치자료들을 데이터베이스화한 것으로서 지원시책, 구입, 이용, 사후관리, 연구 및 교육, 시험평가, 통계, 기타 정보 등의 8개의 카테고리로 구성하였으며 원시자료가 텍스트, 이미지 자료인 경우는 Html로 자체 제작하거나 기존 사이트에 링크하고, 원시자료가 수치자료인 농업기계 사양 및 농업기계화 현황은 관계형 데이터베이스로 구축하였다. 나. 구축된 농업기계 정보 DB를 검색하기 위하여 검색프로그램을 개발하였다. Html로 제작된 DB는 메뉴식 검색방법 또는 검색어 검색방법으로 검색할 수 있으며 관계형 DB는 DBMS를 개발하여 검색이 가능하도록 하였다.
수많은 데이터베이스 중에서 가장 유용하게 사용되고 있는 100개의 DB를 주제별로 선정하여 설명하고 이글에서 소개되는 DB들을 잘 활용하여 각 분야의 정보원을 나름대로 정리하는데 도움을 주고자 한다. 물론 정보 검색의 경험이 많은 전문 정보 검색사들에게는 나름대로 익숙한 DB들이 많을 수 있으나 특정 주제 분야별로 중요하게 다뤄지는 DB들을 정리해 그 차이를 살펴볼 기회가 될 수 있기를 바란다.
센터내 DB표준화분과위원회 DB검색표준 실무작업반은 지난 93년도 하반기에 데이터베이스 검색표준화를 위한 연구를 수행했다. 그간 실무작업반에서는 국내외 대표적인 데이터베이스 유통업체들과 국외의 데이터베이스 유통업체들이 제공하는 서비스의 접속방법, 검색명령어, 검색화면 등을 조사 비교하고 분석된 결과를 사용자 요구사항을 바탕으로 데이터베이스 검색명령어의 표준을 마련했는데 본지에서는 연구결과를 중심으로 그 내용을 정리, 요약한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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